白黒のコマになぜ色が見えるのか ―200年の謎に、予測するAIが新たな手がかり―

2026-07-17  基礎生物学研究所,総合研究大学院大学

自然科学研究機構 基礎生物学研究所と総合研究大学院大学の研究グループは、白黒のベンハムのコマを回転させると存在しない色が見える「主観色」の仕組みについて、予測学習AI(PredNet)を用いて新たな手がかりを示した。自然風景や街並みの動画を学習し、未来の画像を予測するよう訓練したAIにベンハムのコマを入力すると、入力画像には色がないにもかかわらず予測画像に淡い色が現れた。さらに、学習動画に含まれる動く物体の色を変えるとAIが生成する色も変化し、「動き」と「色」の結び付きを学習した経験が主観色の生成に影響することが示された。また、回転ではなく点滅刺激でも同様の現象が生じ、網膜上の時間的な明暗変化が重要であることも確認した。本研究は、主観色が網膜だけでなく、過去の経験を基に未来を予測する脳の情報処理とも関係する可能性を示し、約200年続く視覚錯視の謎にAIを活用した新たな理論的視点を提供した。

白黒のコマになぜ色が見えるのか ―200年の謎に、予測するAIが新たな手がかり―
白黒のベンハムのコマから、予測するAIが色を生み出すイメージ

<関連情報>

予測ネットワークは、動きによって誘発される色の錯覚を生み出す Predictive networks generate motion-induced color illusions

Kyohei Ueda,Lana Sinapayen & Eiji Watanabe
Scientific Reports  Published:16 June 2026
DOI:https://doi.org/10.1038/s41598-026-57953-w  Unedited version

Abstract

Subjective color (SC) refers to chromatic perception induced by achromatic stimuli, as classically demonstrated using Benham’s top. Despite nearly two centuries of investigation, the underlying neural mechanisms remain unclear. We developed artificial neural network models trained on natural videos using predictive learning to investigate SC generation. These models successfully reproduced artificial subjective color (ASC) from achromatic testing stimuli that contained no explicit chromatic information. Critically, ASC characteristics were systematically influenced by the colors of moving objects in the training videos. Using progressively simplified stimuli, ranging from natural scenes to 3D computer graphics and 2D animations, we demonstrated that the colors of moving objects primarily determine ASC properties. We propose that predictive learning establishes color associations with motion patterns, causing the arcs on Benham’s top to be perceived as moving objects with corresponding colors. These findings suggest that cortical predictive mechanisms may complement retinal processes in generating subjective color phenomena.

1603情報システム・データ工学
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